論文の概要: ORGANA: A Robotic Assistant for Automated Chemistry Experimentation and Characterization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06949v1
• Date: Sat, 13 Jan 2024 02:03:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 20:29:49.120517
• Title: ORGANA: A Robotic Assistant for Automated Chemistry Experimentation and Characterization
• Title（参考訳）: ORGANA: 自動化学実験と評価のためのロボットアシスタント
• Authors: Kourosh Darvish, Marta Skreta, Yuchi Zhao, Naruki Yoshikawa, Sagnik Som, Miroslav Bogdanovic, Yang Cao, Han Hao, Haoping Xu, Al\'an Aspuru-Guzik, Animesh Garg, Florian Shkurti
• Abstract要約: 化学実験は、しばしば資源と労働集約である。 従来のラボ自動化インフラは、新しい化学実験に柔軟に適応する上で、課題に直面している。 我々は,多様な化学実験を自動化した人間フレンドリで柔軟なロボットシステムORGANAを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.268889558686396
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Chemistry experimentation is often resource- and labor-intensive. Despite the many benefits incurred by the integration of advanced and special-purpose lab equipment, many aspects of experimentation are still manually conducted by chemists, for example, polishing an electrode in electrochemistry experiments. Traditional lab automation infrastructure faces challenges when it comes to flexibly adapting to new chemistry experiments. To address this issue, we propose a human-friendly and flexible robotic system, ORGANA, that automates a diverse set of chemistry experiments. It is capable of interacting with chemists in the lab through natural language, using Large Language Models (LLMs). ORGANA keeps scientists informed by providing timely reports that incorporate statistical analyses. Additionally, it actively engages with users when necessary for disambiguation or troubleshooting. ORGANA can reason over user input to derive experiment goals, and plan long sequences of both high-level tasks and low-level robot actions while using feedback from the visual perception of the environment. It also supports scheduling and parallel execution for experiments that require resource allocation and coordination between multiple robots and experiment stations. We show that ORGANA successfully conducts a diverse set of chemistry experiments, including solubility assessment, pH measurement, recrystallization, and electrochemistry experiments. For the latter, we show that ORGANA robustly executes a long-horizon plan, comprising 19 steps executed in parallel, to characterize the electrochemical properties of quinone derivatives, a class of molecules used in rechargeable flow batteries. Our user study indicates that ORGANA significantly improves many aspects of user experience while reducing their physical workload. More details about ORGANA can be found at https://ac-rad.github.io/organa/.
• Abstract（参考訳）: 化学実験はしばしば資源と労働集約である。 先進的な実験装置と特殊目的の実験装置の統合によって得られる多くの利点にもかかわらず、実験の多くの側面は化学者が手動で行う。 従来のラボ自動化インフラストラクチャは、新しい化学実験に柔軟に対応しようとすると、課題に直面している。 この問題に対処するため、我々は、多様な化学実験を自動化する人間フレンドリーで柔軟なロボットシステムORGANAを提案する。 これは、Large Language Models (LLMs)を使用して、自然言語を介して研究室の化学者と対話することができる。 ORGANAは、統計分析を取り入れたタイムリーなレポートを提供することで、科学者に情報を提供する。 さらに、曖昧さやトラブルシューティングが必要な場合には、ユーザと積極的に連携する。 organaは、ユーザの入力を推論して実験目標を導出し、環境の視覚知覚からのフィードバックを使いながら、ハイレベルタスクと低レベルロボットアクションの両方の長いシーケンスを計画できる。 また、複数のロボットと実験ステーション間のリソース割り当てと調整を必要とする実験のスケジューリングと並列実行もサポートする。 ORGANAは溶解度評価,pH測定,再結晶,電気化学実験など,様々な化学実験の実施に成功した。 後者の場合, ORGANAは, キノン誘導体の電気化学的特性を特徴付けるために, 並列に実行される19個のステップからなる長い水平計画を実行している。 ユーザ調査の結果, organaは作業負荷を低減しつつ,ユーザエクスペリエンスの多くの面を著しく改善していることがわかった。 ORGANAの詳細はhttps://ac-rad.github.io/organa/.com/で確認できる。

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